Сколько нейросетей существует в мире: актуальные данные и обзор

Почему точное число нейросетей назвать невозможно

Вопрос «сколько нейросетей существует» не имеет однозначного ответа. Количество моделей растёт ежедневно, и любой подсчёт быстро устаревает. По данным LLM Stats, в 2026 году в мире работает более 500 больших языковых моделей, но это лишь часть экосистемы. Помимо языковых, существуют тысячи узкоспециализированных нейросетей для обработки изображений, видео, речи, прогнозирования и других задач.

Сложность подсчёта связана с тем, что многие модели не публикуются, используются внутри компаний или доступны только через API. Кроме того, одна и та же архитектура может иметь множество версий и модификаций. Например, семейство GPT включает GPT-3, GPT-4, GPT-4o и другие варианты, каждый из которых считается отдельной моделью. Поэтому корректнее говорить не о точном числе, а о тенденциях и ключевых игроках.

Ключевые архитектуры нейросетей и их роль

Чтобы понимать, какие нейросети существуют, полезно разобраться в основных архитектурах. Каждая из них предназначена для определённого типа задач.

Свёрточные нейронные сети (CNN) — лидеры в анализе изображений. Они имитируют работу зрительной коры мозга и используются в системах распознавания лиц, беспилотных автомобилях и медицинской диагностике.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) — специализируются на последовательных данных: тексте, речи, временных рядах. Благодаря «памяти» они применяются в машинном переводе и прогнозировании.

Трансформеры — современный стандарт для обработки естественного языка. В отличие от RNN, они анализируют текст целиком, что позволяет создавать мощные языковые модели вроде GPT. Именно на трансформерах основаны большинство современных чат-ботов.

Генеративные состязательные сети (GAN) — состоят из двух конкурирующих сетей: генератора и дискриминатора. Они создают реалистичные изображения, видео и музыку. Например, GAN лежат в основе многих генераторов изображений.

Автоэнкодеры — используются для сжатия данных, уменьшения размерности и выявления аномалий. Это важный инструмент в анализе данных и кибербезопасности.

Мировые лидеры: ChatGPT, Gemini, Claude и другие

Среди сотен моделей выделяются несколько, которые определяют рынок. ChatGPT от OpenAI — самая популярная нейросеть: по данным 2025 года, ежемесячно её используют 810 млн человек. Она универсальна: работает с текстом, кодом, анализирует данные. Годовая выручка OpenAI выросла на 70% и достигла $12 млрд.

Google Gemini — главный конкурент ChatGPT, с аудиторией 750 млн пользователей в месяц. Его преимущество — интеграция с экосистемой Google: например, можно сразу сгенерировать видео через Veo 3. Alphabet заработала на продуктах с ИИ на 400% больше, чем годом ранее.

Claude от Anthropic — специализируется на сложных рассуждениях и программировании. В 2025 году его аудитория достигла 30 млн пользователей, а выручка — $14 млрд. Компанию оценивают в $380 млрд.

Midjourney и Stable Diffusion — лидеры в генерации изображений. Grok от xAI Илона Маска интегрирован в соцсеть X и приносит $79–100 млн выручки. Эти модели доступны и российским пользователям, в том числе через агрегаторы.

Российские нейросети: YandexGPT, GigaChat и другие

Российский рынок ИИ активно развивается. Крупнейшие модели — YandexGPT (включая Алису AI) и GigaChat от Сбера. Они работают с текстами, аналитикой, а также поддерживают генерацию изображений через Шедеврум и Kandinsky.

Помимо гигантов, есть узкоспециализированные разработки. Yandex SpeechKit и Silero TTS — для распознавания и синтеза речи. NtechLab FindFace Multi — для видеоаналитики и распознавания лиц. Сократик и SlidePoint помогают создавать презентации, а Smart Engine — анализировать документы и код.

По данным ВЦИОМ, ChatGPT предпочитают 27% российских пользователей, YandexGPT — 23%, DeepSeek — 20%. Однако большинство россиян заявляют, что предпочитают отечественные нейросети зарубежным. Рынок российских ИИ-решений оценивается в 200–300 млн рублей, а финансовый эффект от GigaChat Сбер оценивает в 30 млрд рублей.

Китайские модели: DeepSeek, Qwen, Kimi и их особенности

Китайские нейросети набирают популярность в России из-за ограничений на западные сервисы. DeepSeek — одна из самых известных, её используют 20% российских пользователей. Она предлагает высокое качество генерации текста и кода.

Qwen от Alibaba — универсальная модель, которая хорошо справляется с текстом, изображениями и видео. Kimi — аналог Perplexity, предназначен для глубокого анализа информации и исследований. Эти модели доступны напрямую или через агрегаторы.

Китайские разработки часто дешевле западных и не имеют ограничений для российских пользователей. Это делает их привлекательной альтернативой, особенно для бизнеса, которому нужны стабильные и доступные инструменты.

Как получить доступ к нейросетям из России

Несмотря на ограничения, российские пользователи могут легально пользоваться практически любой нейросетью. Для этого существуют агрегаторы — сервисы, которые за подписку предоставляют доступ к мировым лидерам: ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Midjourney, Runway, Suno и другим.

Примеры таких сервисов — Нейрочат Билайн x Daisy, Study AI, GPTunnel. Они работают легально, без использования запрещённых средств обхода блокировок. Это удобно для тех, кто хочет использовать лучшие мировые модели, но не готов разбираться в технических деталях.

Альтернативный путь — использовать китайские модели, которые доступны напрямую. Для бизнеса также есть возможность развернуть открытые модели (например, Llama) на собственных серверах, что обеспечивает полный контроль над данными.

Как выбрать нейросеть для своих задач

Выбор нейросети зависит от конкретных задач. Для работы с текстом и кодом подойдут ChatGPT, YandexGPT или DeepSeek. Для генерации изображений — Midjourney, Kandinsky или Stable Diffusion. Для видео — Veo 3, Runway или Kling.

Если нужен глубокий анализ данных, стоит обратить внимание на Claude или Kimi. Для распознавания речи — Yandex SpeechKit или Silero TTS. Для видеоаналитики — NtechLab.

Важно учитывать не только функциональность, но и доступность, стоимость подписки и требования к конфиденциальности. Для бизнеса критично, чтобы модель соответствовала требованиям законодательства и обеспечивала защиту данных. Рекомендуется протестировать несколько вариантов, прежде чем делать выбор.

Будущее нейросетей: тенденции и прогнозы

Рынок ИИ продолжает стремительно расти. По данным Gartner, мировые расходы на ИИ к концу 2026 года могут превысить $2 трлн, включая серверы, чипы и ПО. Капитальные затраты технологических гигантов на ИИ-инфраструктуру приблизятся к $600 млрд.

Количество нейросетей будет увеличиваться, а модели станут более специализированными. Уже сейчас появляются модели для конкретных отраслей: медицины, финансов, юриспруденции. Одновременно растёт роль открытых моделей, которые можно разворачивать локально.

Для пользователей это означает больше выбора и лучшие результаты. Однако важно помнить, что нейросети — это инструмент, который требует осознанного подхода. Умение правильно формулировать запросы и оценивать результаты становится ключевым навыком.

Ограничения и риски использования нейросетей

Несмотря на все преимущества, нейросети имеют ограничения. Они могут выдавать неточные или предвзятые результаты, особенно в нестандартных ситуациях. Важно проверять информацию, полученную от ИИ, особенно в профессиональной деятельности.

Существуют также риски, связанные с конфиденциальностью. При использовании облачных сервисов данные могут передаваться третьим лицам. Для чувствительной информации лучше использовать локальные модели или сервисы с гарантиями безопасности.

Наконец, этические вопросы: нейросети могут использоваться для создания дипфейков, спама и дезинформации. Пользователям следует быть ответственными и соблюдать законодательство.

Вопросы и ответы